2024/08 作者：ihunter 0 次 0
一、大语言模型（LLM)
大语言模型（LLM，Large Language Model）是自然语言处理（NLP）领域中的一项关键技术，基于深度学习算法构建，能够执行各种复杂的自然语言处理任务。以下是对大语言模型（LLM）的详细介绍：
定义
大语言模型是一种使用海量数据集进行训练的超大型深度学习模型，旨在通过学习和理解人类语言的结构、语法和语义，来执行各种自然语言处理任务。这些模型通常包含数百万到数十亿个参数，具备强大的语言理解和生成能力。
特点
大规模参数：LLM通常包含庞大的参数数量，这使得它们能够捕捉语言中的复杂模式和关系。
高语言理解能力：通过大规模文本数据的训练，LLM能够建立起准确和全面的语言理解模型，识别复杂的语法结构、理解上下文关系、推断语义含义等。
精准的自然语言生成能力：LLM可以根据输入的上下文信息，生成准确、通顺、自然的文本内容，如新闻报道、文章摘要、对话等。
高效的模型训练和优化能力：利用分布式计算、GPU加速等技术，LLM可以高效地进行大规模的模型训练和优化。
工作原理
LLM的工作原理主要基于深度学习的转换器（Transformer）架构。其工作原理可以概括为：接收输入文本，通过编码器将文本转换为数值表示（嵌入），然后利用解码器根据学习到的语言模式和规律生成输出文本。具体来说，LLM在训练阶段通过无监督学习从大规模文本数据中学习语言模式，然后在微调阶段针对特定任务进行有监督学习，以优化模型性能。
架构图
一个基本架构，三种形式：当前流行的大模型的网络架构其实并没有很多新的技术，还是一直沿用当前NLP领域最热门最有效的架构——Transformer结构。相比于传统的循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM），Transformer具有独特的注意力机制（Attention），这相当于给模型加强理解力，对更重要的词能给予更多关注，同时该机制具有更好的并行性和扩展性，能够处理更长的序列，立马成为NLP领域具有奠基性能力的模型，在各类文本相关的序列任务中取得不错的效果。
LLM的架构图可以简要描述其主要组成部分：
输入层：接收原始文本输入。
嵌入层：将文本转换为数值向量表示。
编码器：由多个Transformer块组成，用于提取文本中的语言特征。
解码器：同样由多个Transformer块组成，用于根据编码器提取的特征生成输出文本。
输出层：输出生成的文本或执行其他NLP任务的结果。
市场上的大语言模型
以下是全球市场上一些比较有名的大语言模型（LLMs）：
| 模型名称 | 特点 | 所属公司 |
| LLaMA | LLaMA是Meta AI发布的大语言模型，具有多个版本，从7B到65B参数不等，性能优异，可在单块GPU上运行，是开源的通用语言理解与生成平台。 | Meta AI |
| GPT-4 | GPT-4是OpenAI发布的多模态大模型，支持图像和文本输入，具有更高的准确性、专业性和创造性，能够处理复杂任务和长文本内容。 | OpenAI |
| Google PaLM | Google PaLM是谷歌发布的大型语言模型，其中PaLM-E为多模态版本，具备具身推理能力，能处理来自多种模态的输入，并在多项任务中表现出色。 | 谷歌 |
| Claude | Claude是Anthropic发布的大型语言模型，具备高级推理、视觉分析、代码生成等能力，强调安全性和合规性，目标是开发对人类有益的AI系统。 | Anthropic |
| Qwen系列 | Qwen系列是阿里云开源的大语言模型，包括Qwen-7B和Qwen-14B等版本，具备高性能和多种语言能力，支持复杂任务和长上下文处理，广泛应用于各种场景。 | 阿里云 |
| 文心一言 | 文心一言是百度研发的知识增强大语言模型，能够与人对话互动，回答问题，协助创作，高效便捷地帮助人们获取信息、知识和灵感。 | 百度 |
典型应用场景
自然语言生成：如新闻报道、文章摘要、对话生成等。
文本分类与情感分析：如垃圾邮件识别、情感分析、新闻分类等。
机器翻译：实现跨语言的机器翻译功能。
问答系统：包括基于检索的问答系统和生成式问答系统。
知识图谱补全：提高知识图谱的覆盖范围和质量。
智能客服：提供智能的对话和解决方案。
医疗辅助诊断：如疾病诊断、影像识别等。
金融风险控制：理解和识别金融风险，提高风险控制的准确性和效率。
面临的挑战
数据质量：训练LLM需要大量的高质量文本数据，但数据中的噪声和偏见可能影响模型的性能。
计算资源：LLM的训练和优化需要庞大的计算资源，包括高性能计算集群和GPU加速等。
可解释性：由于LLM的复杂性，其决策过程往往难以解释，这可能导致在实际应用中出现问题时难以调试和修复。
隐私和伦理问题：LLM在处理个人数据时需要遵守隐私法规，并避免产生偏见和歧视性结果。
二、提示词工程（Prompt）
定义
提示词工程是指设计和优化用于引导人工智能，特别是语言模型，以生成特定输出或执行特定任务的提示词或问题的过程。
好的提示词工程案例
下面的示例展示了提示词工程的威力：通过精心设计的提示词，可以引导模型更准确地执行特定任务，生成更加丰富、定制化且符合预期的内容。
无提示词工程（直接请求）： "写一份求职信。"
这种直接的请求可能会让模型生成一封非常标准化、缺少个性化元素的求职信，很可能不符合实际求职的专业标准。
有提示词工程（详细指导）："想象你是一位拥有10年人工智能和机器学习领域工作经验的资深软件工程师。你刚好看到一家顶尖科技公司发布了一份高级AI研究员的职位招聘信息，你想要申请这个职位。请以专业的口吻撰写一封求职信，表达你对这个角色的兴趣，并重点突出你最相关的技能和成就。"
在第二个示例中，我们通过提示词为模型提供了丰富的上下文信息，包括求职者的专业背景、工作经验，以及他们所申请的特定职位。这种方法为模型构建了一个清晰的应用场景，并明确了预期产出的风格与内容细节层次。
为什么需要提示词工程
提升输出质量：通过精确设计的提示词，可以显著提高AI生成内容的相关性和质量，减少冗余和无关信息。
增强控制性：提示词工程允许用户根据特定需求定制AI的输出，从而实现更精确的控制。
提高效率：相比重新训练模型，提示词工程是一种更快速、更经济的方法，能够迅速适应不同的任务和场景。
提示词工程如何做
在提示词工程中，存在多种流行的提示词框架，这些框架通过结构化的方式指导用户设计优化提示词，以便更有效地与大语言模型（如ChatGPT）交互，从而生成高质量的输出。以下是几种流行的提示词框架及其过程介绍：
1. APE（Action, Purpose, Expectation）框架
过程：
行动（Action）：定义需要完成的特定任务、行动或活动。明确要执行的具体操作，使指令具有针对性。
目的（Purpose）：讨论执行该任务的意图或目标。解释为什么要进行这项活动，以及它如何支持更大的计划或目标。
期望（Expectation）：陈述期望的结果或输出。明确通过执行该任务期望达到的具体成果或目标。
示例：
行动：设计一份关于人工智能在医疗领域应用的报告。
目的：提高团队对AI在医疗领域应用的认识，为未来的项目规划提供参考。
期望：报告应包括三个具体的应用场景，每个场景附有详细分析和案例研究。
2. ICIO（Instruction, Context, Input Data, Output Indicator）框架
过程：
指令（Instruction）：明确描述AI模型需要执行的任务。指令应简洁明了，确保模型能够准确理解。
背景信息（Context）：提供与任务相关的背景信息，帮助模型更好地理解任务情境。
输入数据（Input Data）：提供模型处理所需的数据，如文本、图像等。这部分是可选的，根据任务需求而定。
输出指示器（Output Indicator）：指示模型输出的类型或格式。确保输出结果符合用户期望。
示例：
指令：生成一篇关于环保技术的文章。
背景信息：随着全球气候变化的加剧，环保技术日益受到重视。
输入数据：无特定输入数据（或可提供关键词、主题句等）。
输出指示器：短篇文章，包含三个环保技术的介绍及其应用实例。
3. CRISPE（Capacity and Role, Insight, Statement, Personality, Experiment）框架
过程：
能力与角色（Capacity and Role）：定义AI模型应扮演的角色和具备的能力。
洞察（Insight）：提供背景信息和上下文，帮助模型更好地理解问题或需求。
指令（Statement）：明确陈述问题或需求，让模型知道用户期望得到的答案类型。
个性（Personality）：设定模型回答问题的个性或风格，如简洁明了、专业严谨等。
实验（Experiment）：要求模型提供多个答案或建议进行比较，或进行某种形式的实验性尝试。
示例：
能力与角色：请作为一位市场营销专家。
洞察：我们正在推出一款面向年轻人的新产品。
指令：请提供几个适合在社交媒体上推广该产品的策略。
个性：使用简洁明了的语言，避免行业术语。
实验：如果可能，请提供至少两个不同的推广方案供我们选择。
4. BROKE（Background, Role, Objectives, Key Result, Evolve）框架
过程：
背景（Background）：提供任务或问题的相关背景信息。
角色（Role）：设定模型应扮演的角色，如专业顾问、教师等。
目标（Objectives）：明确模型需要达成的目标或完成的任务。
关键结果（Key Result）：定义实现目标所需达成的具体、可衡量的结果。
改进（Evolve）：通过试验和反馈调整策略，持续优化输出结果。
示例：
背景：我们的品牌正在寻求提高社交媒体上的知名度。
角色：请扮演一位社交媒体营销专家。
目标：提高品牌在社交媒体上的曝光度和互动率。
关键结果：增加粉丝数量、提高转发率和评论率。
改进：根据初步尝试的效果调整发布内容和时间，持续优化策略。
这些提示词框架通过结构化的方式帮助用户更清晰地表达需求，从而提高与大语言模型的交互效率和输出质量。在实际应用中，用户可以根据具体任务和个人偏好选择合适的框架进行提示词设计。
三、检索增强生成（RAG）
RAG的定义
在人工智能的快速发展中，自然语言处理（NLP）领域涌现出许多创新技术。其中，检索增强生成（RAG）作为一种结合传统检索方法和现代生成模型的技术，正在引起广泛关注。
检索增强生成（RAG）是一种自然语言处理（NLP）技术，它结合了两项核心技术的优势：检索（Retrieval）和生成（Generation）。简而言之，RAG模型在生成回答前会先检索出相关的信息，然后利用这些信息构建更准确、更丰富的文本内容。
RAG的特点
丰富性与准确性：RAG能从庞大的资料库中检索出相关信息，这意味着它在生成文本时可以参照这些信息来丰富和校准内容，提高准确性。
灵活性：它能应对多样化的问题，即便问题复杂或需要特定领域知识，RAG也能找到答案。
效率：结合了检索和生成的优势，RAG提高了生成回答的效率，避免了从头开始生成所有可能答案的冗长过程。
工作原理
RAG的工作流程通常涉及以下几个步骤：
问题理解：模型首先接收到一个问题或者任务。
信息检索：模型将该问题作为查询，在大型的数据集或者互联网上检索相关的信息或者文档。
信息融合：检索到的信息与问题一起，被送入生成器。
答案生成：模型综合问题和检索到的信息，生成一个连贯、准确的回答。
典型应用场景
RAG在许多场景中均有出色的表现，以下是一些典型的应用实例：
问答系统：通过检索到的信息提供准确有根据的答案。
内容推荐：利用检索到的用户相关内容，为用户生成个性化的内容推荐。
论文摘要：检索相关研究资料，帮助生成一篇论文的摘要。
面临的挑战
当然，尽管RAG表现出色，但它仍然面临一些挑战：
检索质量：检索到的信息质量直接影响答案的准确性，不足的检索可能带来误导。
信息过载：如何从大量检索结果中筛选最有用的信息是一个难题。
语境理解：生成的答案需要恰到好处地融合语境，这要求模型有较强的理解能力。
四、智能体（Agent）
定义
智能体是一个广义概念，它代表的是任何能够感知自己周围环境并在该环境中进行自主行动以达成特定目标的实体。简单来说，智能体就是能“感知环境并行动”的系统。我们家中的智能音箱、网上的聊天机器人，甚至是一个自动调节温度的恒温器，都可以视为智能体的简单形式。
特点
智能体有几个显著的特征：
自主性：它们不需要人类不断指挥就可以自己做决策和行动。
社交能力：它们能够与人类，甚至其他智能体进行交流和互动。
反应性：当环境发生变化时，它们能够感知这一变化，并作出响应。
有目的性：它们的行动都是为了达成特定的任务目标。
工作原理
智能体的工作可以简化为四个步骤：
感知：就像我们用眼睛看、耳朵听，智能体通过传感器收集信息。
推理：智能体用算法处理信息，就像我们用大脑思考。
规划：根据思考结果，智能体决定下一步怎么做。
执行：最后，智能体把计划变成实际行动。
典型应用场景
智能体现在已经在很多领域中找到了它们的舞台：
家居自动化：智能家居系统可以根据您的习惯自动调节灯光和温度。
个人助理：智能助理能帮助您安排日程、提醒重要事件。
电子商务：推荐算法能根据您的浏览习惯向您推荐产品。
Embedding
定义
Embedding 是一种将复杂数据（如文本、图像或声音）转换为数值向量的技术。这些向量捕捉了数据的内在特征和关系，使机器能够以类似于人类理解的方式处理和分析数据。
embeddings 示例
特点
维度降低：Embedding 通常将高维数据转换为低维向量，便于机器学习和处理。
语义保留：尽管维度降低，但嵌入向量仍保留了数据的关键语义信息。
相似性度量：嵌入向量允许通过数学方法（如余弦相似度）度量数据之间的相似性。
工作原理
嵌入的工作原理基于机器学习模型，特别是深度学习。这些模型通过训练学习数据的模式和关系，从而能够将新的、未见过的数据映射到合适的向量空间。
输入数据：模型接收原始数据作为输入。
特征学习：模型通过训练学习数据的特征。
向量输出：模型输出代表输入数据的向量。
典型应用场景
自然语言处理：用于文本分析、情感分析、机器翻译等。
图像识别：用于图像分类、物体检测、图像搜索等。
推荐系统：用于用户兴趣建模和商品推荐。
生物信息学：用于基因序列分析和蛋白质结构预测。
上篇：
AI大模型中 .safetensors 文件、.ckpt文件、.gguf和.pth以及.bin文件区别、加载和保存以及转换方式
下篇：
大模型的Base版本模型、Chat版本模型和4Bit版本模型有什么区别
